引言
理论
《后资本主义生活：财富的意义、经济的未来与货币的时间理论》描绘了当前的经济时代，并提出了一种新的经济理论。
当前时代已进入后资本主义时代，因为亚当·斯密（Adam Smith）构思的、卡尔·马克思（Karl Marx）命名的主流“资本主义”理论，与实际的资本主义实践存在深刻的不一致。此外，各地政府的政策都挑战并削弱了资本主义的古典原则。
经济体绝不是亚当·斯密所称的“伟大机器”，经济体的财富分配也绝不像那么多经济学家和政治家所认为的那样，与财富的生产同样重要。由于资本主义市场（无论是股票、商品、劳动力、投资还是贸易）已经让位给新一代政府规则——称之“应急社会主义”最贴切，我们已经超越了资本主义。
为了确保一个稳定的未来，其中稀缺资源得以确定分配、回报得以保证，我们以此名义压制资本主义创新带来的惊喜。
这么做的结果，是一个迷雾重重、自相矛盾的难解局面，用一堆欺骗性的统计数据来衡量，由一种糟糕的疯狂学说来描述。我们今天所经历的一切，我称之为“后资本主义生活”。
这一新时代的种子在1971年就已播下。当时，理查德·尼克松（Richard Nixon）和米尔顿·弗里德曼（Milton Friedman）揭开了“应急社会主义”初期阶段——应急货币主义之幕。它解除了货币与黄金之间的古老联系。如此一来，我们随波逐流，进入一个浮动通货的世界经济。
如今，在计算“噪声”的巨浪中，每天的“流动”（float）(1)已经膨胀到超过7.5万亿美元的水平，这是金融过度臃肿，由根本不受传统资本主义限制的中央银行主导。(2)
与此同时，一个庞大的信息产业帝国已然崛起，从苹果和亚马逊到谷歌和Meta(3)，这些公司雄踞全球最有价值公司榜单。克劳德·香农（Claude Shannon）、艾伦·图灵（Alan Turing）和约翰·冯·诺依曼（Johnvon Neumann）在20世纪中叶构思和阐述的信息论，源于信息就是“意外的比特”（unexpectedbits）这一洞察。(4)信息就是意外之事。信息论是定义这个时代的计算机和通信科学的核心。信息论使得信息时代这些巨型公司的主导语言、编码、数据系统、位、字节、网络架构、带宽测量和商业理念成为可能。
扩展到经济学领域，信息论现在正为一场新的经济革命提供基本信念，这场革命正在颠覆古典经济学大师的激励机制、唯物主义假设、有限资源和静态需求模型。这个新信息论正引领我们对经济学进行新理解，从而进入一个丰裕和富有创造力的新时代。
经济学的信息理论源于一系列核心真相，可归结为四个经典命题：
1.财富就是知识。
2.增长就是学习。
3.货币就是时间。
4.信息就是意外。
时间是政客和他们的银行家唯一不能印制、歪曲、伪造或掺假的货币。
你只拥有那些你能够给予的东西。
货币只有在被投资时才会增值。
财富就是知识。你只能从你所知道的东西中获利。
信息是展现的意外之事——你不知道的东西。
经济学无关秩序和均衡，而是关乎创造力的，由扰乱、无序、经济增长和意外来判定。
经济增长是度量学习的标尺，体现在整个经济过程的学习曲线上。
经济学是随时间之乐起舞的。
(1) 流动是指在银行兑现的现金或在银行间汇划过程中的资金。——译者注
(2) BIS Quarterly Review: International Banking and Financial Market Developments, ed.Claudio Borioetal.(Bank of International Settlements,December 2022).自1989年首次调查以来，日交易总额增长了约1400倍，其中外汇掉期自1992年以来增长了14000倍。
(3)2021年10月28日，Facebook（脸书）首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）宣布，Facebook更名为Meta，名称来源于“元宇宙”（Metaverse），意思是包含万物、无所不联，希望改变其问世以来自身所带的社交媒体标签。——译者注
(4) Alan Turing,“On Computable Numbers, withan Applicationtothe Entscheidungs Problem,”Proceedings, London Mathematical Society,Series 2 (1936); Claude E.Shannon,“AMathematical Theory of Communication,”Bell System Technical Journal, No.27 (1948); Claude Shannonand Warren Weaver, The Mathematical Theory of Communications (Champaign,Illinois: University of Illinois Press, 1971).为了提供数学方面的帮助，A.I.辛钦（A.I.Khinchin）提供了一个清晰的阐释，参见The Mathematical Foundations of Information Theory (New York: Dover Publications, 1957).